MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3176843572 · doi:10.1117/12.2599547

Optical fiber sensor for atmospheric reentry experiments

2021· article· en· W3176843572 sur OpenAlexaff
E. Haddad, Kamel Tagziria, Hongxin Chen, Florian Klinberg, Ali Guelhan, Brahim Aïssa, David Barba, I. McKenzie

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Space Optics — ICSO 2020 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueMPB Technologies & Communications (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermocoupleMaterials scienceTemperature measurementHypersonic speedOptical fiberWind tunnelMicroheaterTemperature cyclingVibrationFiberFiber optic sensorAcousticsThermalOpticsAerospace engineeringEngineeringPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliable temperature measurements of hot structures of re-entry vehicles is one of the main challenges associated with atmospheric heating. During re-entry, several minutes at hypersonic velocities results in severe aerothermal loads and a resultant temperature increase of more than 1000°C. In contrast to single-point measurements provided by thermocouples, optical fiber sensors allow temperature measurement at multiple positions along the fiber line. Key challenges of this technique include packaging, integration and extraction of the temperature contribution from a signal that is also influenced by strain effects. MPBC developed optical fiber sensors for such temperatures with special packaging optimizing between protective capability and fast thermal conductivity. The fiber sensors were initially calibrated with thermocouples using a standard oven, then by means of a test in the DLR arc-heated wind tunnel L3K at a material temperature of 1000°C. To well monitor the fast heat fluxes in reentry two special ruggedized interrogation modules (Interrogator) was developed with a data acquisition at 100 Hz and 3.5 kHz. The Interrogators have large memory capacity to save data during 1 hour, and a USB memory stick as back up. The Interrogators was validated for vacuum, thermal cycling and vibrations, being completely functional during the tests. The vibrations tests were successful even an accurate sweeping part the piezo of the tunable Fabry-Perot Interferometer was sweeping during the vibrations in X, Y and Z-axis. DLR integrated both 100 Hz and 3.5 kHz into the hypersonic flight experiment ATEK for measuring temperature distribution of the motor case of the second stage motor and hybrid module structure, respectively. The 3.5 KHz Interrogator was integrated in the hybrid module, which was part of the launcher block equipped with a parachute. The second stage performed the return flight without parachute and allowed testing the impact resistance of the new DLR’s data acquisition system and some measurement techniques. The ATEK flight experiment was successfully launched on 13th July 2019 from the launch site Esrange in Kiruna. The second stage and the payload reached an apogee of approx. 240 km and continued the descent without any thrust and landed approx. 500 seconds after the take-off at a distance of approx. 67 km from the launch site. The Health Monitoring System allowed the measurement of aerothermal and mechanical loads on the hybrid payload structure and the motor case along the complete flight. Part of the data has been transmitted during flight to ground via telemetry at a low sampling rate of several Hertz. In addition, several impact-resistant data acquisition units could acquire the data at a high sampling rate of several Kilohertz and stored it onboard. The housing of interrogator and memory stick box was nearly completely undamaged. All four fiber optic connectors were still attached. MPB will recuperate and evaluate its functionality. The 100Hz Interrogator, without protection, impacted the ground with a velocity of about 95 m/s and was damaged due to the impact

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Conference on Space Optics — ICSO 2020Même sujetGas Dynamics and Kinetic TheoryTravaux en français237 207